什么是边缘学习?

所谓边缘学习即指“边缘深度学习”, 其是将基于规则的高效机器视觉嵌入到一套预先训练的深度学习算法中,以创建针对工厂自动化优化过的一个集成工具集。边缘学习通过使用基于单台智能相机的解决方案,可以在数分钟内将边缘学习部署到任何生产线上。

传统的深度学习,需要大量的图像训练才能开始工作,为了训练和执行模型,涉及的计算要求非常高,但其实并非所有项目都需要如此清晰的细化分辨。而边缘学习技术,可以让您使用更少的图像更快的学习,并且由于学习速度快,无需GPU。

边缘学习和传统深度学习之比较

边缘学习
优势

训练所需的图像更少

更快速的学习

更高的易用性

边缘学习3大工具

边缘学习应用场景

电子产品许多印刷电路板(PCB)包含用于显示状态的 LED 指 示灯。此应用的目标是识别哪些指示灯显示电源接通 (PWR)状态、传输(TX)状态和电源关闭(OFF) 状态。

用户只需基于一小组带标记的 OFF、PWR 和 TX 状态图像对边缘学习进行训练。

经过这种简短的训练之后,边缘学习工具将能够可靠地将 PCB 分类为三种不同的状态。

医疗设备/医药机器自动将药物填充至玻璃小瓶内的预定液位。在封盖之前,必须确认液位是否在适当的公差范围内。

用户可以对边缘学习工具进行训练,以识别填充液位,并且不受反射、折射或图像的其他易混淆可变部分等因素的影响。

过高或过低的填充液位将被归类为 NG,只有在适当公差范围内的填充液位才会被归类为 OK。

包装机器将软饮料和果汁瓶填充到预定液位,并使用螺旋盖进行密封。如果旋转封盖机拧错了封盖,或者在封盖过程中发生损坏,这可能会留下间隙,导致发生污染或泄漏。

用户可以基于一组标记为合格的图像和一组显示封盖存在人眼几乎无法察觉的微小间隙的图像对边缘学习工具进行训练。边缘学习工具能够在生产线速度下将完全密封的封盖归类为 OK,将所有其他封盖归类为 NG。

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